为了解决监督学习问题，请遵循以下步骤
Posted: Sun Mar 02, 2025 6:44 am
（i）定义要提供的示例类型。如果程序要分析手写内容，则必须决定示例是字符、单词还是行。
（二）收集训练集。整理将作为输入的训练数据，这些数据必须是真实世界的表征。
（iii）定义输入特征 柬埔寨手机号码数据库 的表示。通常，输入特征或对象被转换为包含表示对象的不同特征的特征向量。特征的数量应该足以准确预测输出。
（iv）定义学习函数的结构和产生的算法。例如，将其定义为支持向量机或决策树。
（v）在整理的训练数据集上设计并运行学习算法。
（vi）评估所学习函数的准确性。
2.无监督学习
与监督学习不同，在监督学习中，算法会根据输入寻找什么输出；而在无监督学习中，机器学习算法会提供一组仅包含输入的数据，而没有任何标签、分类或归类。
该算法在提供的输入数据中寻找模式，以寻找数据中的共性，然后根据提供的每条新数据中这些模式或共性的存在与否采取行动。无监督学习算法的一些示例包括：
聚类
OPTICS 算法
异常检测
神经网络
自动编码器
深度信念网络
自组织映射
矩量法
奇异值分解
聚类是帮助理解无监督学习的常见示例。考虑一个机器学习程序，该程序被编程为预测某家特定公司股票的走势。该程序的输入数据包括 5 年的股票数据：价格变化、公司管理层变动、外部因素、全球市场价值等。
该算法寻找模式并映射影响股票价格的不同因素。现在，当它获得新数据时，例如今天的全球市场价值、管理决策等，它能够通过将其映射到学习到的模式来预测这将如何影响股票价格。
3.强化学习
强化学习算法最广为人知的应用是自动驾驶汽车。强化机器学习涉及软件代理学习在环境中采取什么行动以及如何采取这些行动，以最大限度地提高累积奖励的概念。
它的工作原理类似于监督学习，即可以提供输入输出对进行学习，也可以在没有明确提供学习集的情况下工作。算法在利用（从提供的集合和现有知识中学习）和探索（从未知领域）之间取得平衡。
以一位 AI 棋手为例。该层已获得一组数据，可供其学习，但它也在下棋时学习，了解好坏棋法及其后果。
监督学习、无监督学习和强化学习是你必须了解的三种基本机器学习范式。
您认为需要彻底学习的其他类型包括自学习、特征学习、稀疏字典学习、异常检测、关联规则。
机器学习的重要元素
行话云
行话云来源 – mcai
在参加机器学习课程之前，你需要了解的下一个先决条件是机器学习的要素。每个机器学习算法通常涉及 3 个部分：表示、评估和优化。
1. 代表
这定义了知识的表示方式。例如，决策树、规则集、实例、图形模型、神经网络、支持向量机或模型集合。
2. 评估
这定义了如何评估候选程序。例如通过准确度、预测和召回率、平方误差、可能性、后验概率、成本、边际或熵 kL 散度。
3. 优化
这定义了候选程序的生成方式。示例：组合优化、凸优化和约束优化。
Google 机器学习速成课程
谷歌机器学习速成课程
Google 机器学习速成课程来源 – medium
关于课程
谷歌机器学习速成课程包括：
25 节课
总共15小时的课程
超过 40 个练习
所有课程均由 Google 研究人员讲授
真实案例研究
算法的交互式可视化
谷歌的机器学习速成课程将涵盖以下主题：
机器学习与传统编程的区别
损失的定义及其测量方法
梯度下降的工作原理
数据表示
构建深度神经网络
框架
TensorFlow
逻辑回归
谷歌机器学习速成课程的先决条件
谷歌机器学习速成课程的先决条件
谷歌机器学习速成课程的先决条件来源 – 伟大的学习
尽管没有强制要求参加谷歌机器学习速成课程的先决条件，但谷歌建议参加课程时掌握一些基本知识，以便更好地掌握概念。他们建议以下技能：
(i) 掌握入门级代数：对变量和系数、线性方程、函数图和直方图有很好的理解。了解对数和导数等高级概念是有益的，但不是必需的。
(ii) 熟练掌握编程基础，并具有 Python 编程经验：谷歌的机器学习速成课程教授使用 TensorFlow 以 Python 编码的 ML 示例。
因此，对编码语言（函数定义/调用、列表和字典、循环和条件表达式）的一些了解将有助于考生完全掌握课程并利用练习和示例。通过完成一些 Python 项目，您可以提高水平。
Google 机器学习速成课程的数学前提条件
1.代数
变量、系数和函数
线性方程
对数和对数方程
Sigmoid 函数
2.线性代数
张量和张量秩
矩阵乘法
3.三角学
双曲函数
4. 统计
alesha tony 的头像
Alesha Tony
一位热爱文学的创意作家和内容策展人，能够高效地策划和管理各种形式的内容。
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（二）收集训练集。整理将作为输入的训练数据，这些数据必须是真实世界的表征。
（iii）定义输入特征 柬埔寨手机号码数据库 的表示。通常，输入特征或对象被转换为包含表示对象的不同特征的特征向量。特征的数量应该足以准确预测输出。
（iv）定义学习函数的结构和产生的算法。例如，将其定义为支持向量机或决策树。
（v）在整理的训练数据集上设计并运行学习算法。
（vi）评估所学习函数的准确性。
2.无监督学习
与监督学习不同，在监督学习中，算法会根据输入寻找什么输出；而在无监督学习中，机器学习算法会提供一组仅包含输入的数据，而没有任何标签、分类或归类。
该算法在提供的输入数据中寻找模式，以寻找数据中的共性，然后根据提供的每条新数据中这些模式或共性的存在与否采取行动。无监督学习算法的一些示例包括：
聚类
OPTICS 算法
异常检测
神经网络
自动编码器
深度信念网络
自组织映射
矩量法
奇异值分解
聚类是帮助理解无监督学习的常见示例。考虑一个机器学习程序，该程序被编程为预测某家特定公司股票的走势。该程序的输入数据包括 5 年的股票数据：价格变化、公司管理层变动、外部因素、全球市场价值等。
该算法寻找模式并映射影响股票价格的不同因素。现在，当它获得新数据时，例如今天的全球市场价值、管理决策等，它能够通过将其映射到学习到的模式来预测这将如何影响股票价格。
3.强化学习
强化学习算法最广为人知的应用是自动驾驶汽车。强化机器学习涉及软件代理学习在环境中采取什么行动以及如何采取这些行动，以最大限度地提高累积奖励的概念。
它的工作原理类似于监督学习，即可以提供输入输出对进行学习，也可以在没有明确提供学习集的情况下工作。算法在利用（从提供的集合和现有知识中学习）和探索（从未知领域）之间取得平衡。
以一位 AI 棋手为例。该层已获得一组数据，可供其学习，但它也在下棋时学习，了解好坏棋法及其后果。
监督学习、无监督学习和强化学习是你必须了解的三种基本机器学习范式。
您认为需要彻底学习的其他类型包括自学习、特征学习、稀疏字典学习、异常检测、关联规则。
机器学习的重要元素
行话云
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在参加机器学习课程之前，你需要了解的下一个先决条件是机器学习的要素。每个机器学习算法通常涉及 3 个部分：表示、评估和优化。
1. 代表
这定义了知识的表示方式。例如，决策树、规则集、实例、图形模型、神经网络、支持向量机或模型集合。
2. 评估
这定义了如何评估候选程序。例如通过准确度、预测和召回率、平方误差、可能性、后验概率、成本、边际或熵 kL 散度。
3. 优化
这定义了候选程序的生成方式。示例：组合优化、凸优化和约束优化。
Google 机器学习速成课程
谷歌机器学习速成课程
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谷歌机器学习速成课程包括：
25 节课
总共15小时的课程
超过 40 个练习
所有课程均由 Google 研究人员讲授
真实案例研究
算法的交互式可视化
谷歌的机器学习速成课程将涵盖以下主题：
机器学习与传统编程的区别
损失的定义及其测量方法
梯度下降的工作原理
数据表示
构建深度神经网络
框架
TensorFlow
逻辑回归
谷歌机器学习速成课程的先决条件
谷歌机器学习速成课程的先决条件
谷歌机器学习速成课程的先决条件来源 – 伟大的学习
尽管没有强制要求参加谷歌机器学习速成课程的先决条件，但谷歌建议参加课程时掌握一些基本知识，以便更好地掌握概念。他们建议以下技能：
(i) 掌握入门级代数：对变量和系数、线性方程、函数图和直方图有很好的理解。了解对数和导数等高级概念是有益的，但不是必需的。
(ii) 熟练掌握编程基础，并具有 Python 编程经验：谷歌的机器学习速成课程教授使用 TensorFlow 以 Python 编码的 ML 示例。
因此，对编码语言（函数定义/调用、列表和字典、循环和条件表达式）的一些了解将有助于考生完全掌握课程并利用练习和示例。通过完成一些 Python 项目，您可以提高水平。
Google 机器学习速成课程的数学前提条件
1.代数
变量、系数和函数
线性方程
对数和对数方程
Sigmoid 函数
2.线性代数
张量和张量秩
矩阵乘法
3.三角学
双曲函数
4. 统计
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一位热爱文学的创意作家和内容策展人，能够高效地策划和管理各种形式的内容。
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